# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@date: 2021/6/21 17:40
@file: fun_input_shape_use.py
@author: lilong
@desc: 
"""

"""
shape,不包括batch size, 例如 shape=(32,), 意味着输入是1行32列的向量
batch_shape：指batch size, 例如batch_shape=(10,32),意味着 输入的batch=10,即实际输入为10行，32列的矩阵， batch_shape=(None,32)意味着任意batch的32列向量
sparse: 布尔值，指出被创建的占位符placeholder是否是稀疏的。

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_38145317/article/details/79549406
"""

from keras.layers import *

# shape=(?, ?, 4)，生成3维的矩阵，若后面的层是LSTM层，则必须是3维的矩阵
inputs = Input(shape=(None, 4))

# shape=(?, 4)，生成2维的矩阵
encoder_inputs = Input(shape=(4,))

# 生成4维的矩阵
ss = Input(shape=(None, None, 4))

# 生成3维的矩阵
mm = Input(shape=(4, None))

mg = Input(shape=(3, 4))

# # 这种写法会报错，必须加逗号
# encoder_inputs = Input(shape=(4))

print()

